ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > استخدام تقنيات تنقيب البيانات...>الوصف

استخدام تقنيات تنقيب البيانات في استكشاف سرطان الثدي: دراسة حالة مستشفى الذرة - الخرطوم "2010-2021"

العنوان بلغة أخرى: The Use of Data Mining Techniques in the Detection of Breast Cancer: Case Study "Alzara Hospital-Khartoum"
المصدر: مجلة القلزم للدارسات التطبيقية
الناشر: مركز بحوث ودراسات دول حوض البحر الأحمر وجامعة دنقلا
المؤلف الرئيسي: مصطفى، مرشد إبراهيم طالب (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Mustafa, Morshed Ibrahim Talib
المجلد/العدد: ع1
محكمة: نعم
الدولة: السودان
التاريخ الميلادي: 2023
التاريخ الهجري: 1444
الشهر: يناير
الصفحات: 51 - 64
ISSN: 1858-9553
رقم MD: 1357962
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink, science
مواضيع:
نظم المعلومات الصحية | سجلات المرضى | سرطان الثدي | تقنيات التنقيب | السودان
كلمات المؤلف المفتاحية:
البيانات | المعلومات | المعرفة | مستودعات البيانات | التنقيب | Data | Information | Knowledge | Data Warehouses | Prospecting
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

15

حفظ في:
المستخلص: يهدف هذا البحث إلى استخدام تقنيات التنقيب عن البيانات لاستكشاف المعرفة من سجلات المرضى ومعرفة أكبر الأعمار إصابة بالمرض لإجراء فحوصات وقائية مبكرة من المرض وتوفير نتائج تساهم في تقليل انتشار سرطان الثدي في الأعوام القادمة واستخدام تقنيات تنقيب البيانات الحديثة التي تعمل على تسهيل تحليل البيانات، تهتم الدراسة باستخدام تقنيات تعمل على استخراج واكتشاف معرفة مفيدة وقابلة للاستقلال من خلال مجموعة كبيرة من البيانات .حيث يساعد في استكشاف المعرفة المخفية والنماذج غير المتوقعة ،إضافة إلى استكشاف قواعد وعلاقات جديدة موجودة في قواعد بيانات كبيرة تساعد على معرفة أكثر الأسباب لانتشار سرطان الثدي والعمل على معرفة أفضل طرق الوقاية وتقليل من انتشار المرض من ما يؤدي لتقليل نسبة الوفيات لدى المرضى، ويتبع البحث المنهج الوصفي التحليلي والتجريبي، حيث يتم جمع البيانات والمعلومات الخاصة بسجلات المراقبة وإعدادها وتصنيفها وتبويبها ومن ثم عرضها وتحليلها، ومن ثم تعتمد المنهج البنائي لبناء نموذج قادر على الاكتشاف بصوره فاعلة. تم تطبيق خوارزمية شجرة القرار حيث كانت دقة الخوارزمية 92.53% ومعظم المصابين من الإناث ينتمون لولاية الخرطوم حيث بلغ عدد المصابين 1944 حالة من إجمالي الحالات والسبب الرئيسي في ذلك كثرة أبراج شبكة الاتصالات والمناطق الصناعية، الاستنتاج بأن الفئات العمرية الأكثر عرضة للإصابة بسرطان الثدي هي ما بين (37-46) سنة.

This research aims to use data mining techniques to explore knowledge from patients’ records and to know the ages most affected by the disease in order to conduct early preventive examinations of the disease and provide results that contribute to reducing the spread of breast cancer in the coming years and The use of modern data mining techniques that facilitate data analysis. The study is concerned with the use of techniques that extract and discover useful and independent knowledge through a large group of data. It helps in exploring hidden knowledge and unexpected models, in addition to exploring new rules and relationships that exist in rules. Large data helps to know the most causes of the spread of breast cancer and work to know the best methods of prevention and reduce the spread of the disease, which leads to a reduction in the mortality rate for patients, and the research follows the descriptive, analytical and experimental approach, where data and information related to monitoring records are collected, prepared, classified and tabulated. Then display and analyze it, and then adopt the constructivist approach to build a model capable of discovery in an effective way. The decision tree algorithm was applied, where the accuracy of the algorithm was 92.53%, and most of the patients were females belonging to the state of Khartoum, where the number of infected people reached 1944 cases out of the total number of cases, and the main reason for this is the large number of communication network towers and industrial areas, the conclusion is that the age groups most susceptible to breast cancer are what Between (3746-) years.
ISSN: 1858-9553

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.